Настройка потребительских носимых устройств для мониторинга воздействия и здоровья в популяционных исследованиях
Summary
Коммерческие умные часы, оснащенные носимыми датчиками, все чаще используются в популяционных исследованиях. Однако их полезность часто ограничена ограниченным временем автономной работы, емкостью памяти и качеством данных. В этом отчете приводятся примеры экономически эффективных решений реальных технических проблем, возникающих во время исследований с участием детей-астматиков и пожилых пациентов с сердечными заболеваниями.
Abstract
Носимые датчики, которые часто встроены в коммерческие умные часы, позволяют проводить непрерывные и неинвазивные измерения здоровья и оценки воздействия в клинических исследованиях. Тем не менее, реальному применению этих технологий в исследованиях с участием большого числа участников в течение значительного периода наблюдения может препятствовать ряд практических проблем.
В этом исследовании мы представляем модифицированный протокол из предыдущего интервенционного исследования для смягчения последствий для здоровья от пыльных бурь в пустыне. В исследовании приняли участие две различные группы населения: астматические дети в возрасте 6-11 лет и пожилые пациенты с фибрилляцией предсердий (ФП). Обе группы были оснащены умными часами для оценки физической активности (с использованием монитора сердечного ритма, шагомера и акселерометра) и местоположения (с использованием сигналов GPS для определения местоположения людей в помещении «дома» или на открытом воздухе). Участники должны были ежедневно носить умные часы, оснащенные приложением для сбора данных, и данные передавались по беспроводной сети на централизованно администрируемую платформу сбора данных для оценки соответствия почти в режиме реального времени.
В течение 26 месяцев в вышеупомянутом исследовании приняли участие более 250 детей и 50 пациентов с ФП. Основные выявленные технические проблемы включали ограничение доступа к стандартным функциям умных часов, таким как игры, интернет-браузер, камера и приложения для записи звука, технические проблемы, такие как потеря сигнала GPS, особенно в помещениях, и внутренние настройки умных часов, мешающие приложению сбора данных.
Целью этого протокола является демонстрация того, как использование общедоступных шкафчиков приложений и приложений автоматизации устройств позволило решить большинство из этих проблем простым и экономически эффективным способом. Кроме того, включение индикатора силы сигнала Wi-Fi значительно улучшило локализацию внутри помещений и в значительной степени минимизировало неправильную классификацию сигнала GPS. Внедрение этих протоколов во время развертывания этого интервенционного исследования весной 2020 года привело к значительному улучшению результатов с точки зрения полноты данных и качества данных.
Introduction
Приложения цифровых технологий здравоохранения и носимые датчики обеспечивают неинвазивный и экономически эффективный мониторинг пациентов как в медицинских, так и в домашних условиях1. В то же время большой объем собранных данных и наличие аналитических платформ на основе носимых устройств позволяют разрабатывать алгоритмы для автоматизированного прогнозирования, профилактики и вмешательства в связи с широким спектром острых и хронических заболеваний2. Коммерчески доступные носимые датчики, в основном используемые для отслеживания фитнеса, также все чаще используются медицинскими работниками в исследованиях общественного здравоохранения и представляют собой многообещающий инструмент для мультимодального и непрерывного сбора данных в реальных условиях3. Что еще более важно, непредвзятый сбор данных с носимых датчиков позволяет исследователям преодолеть проблемы предвзятости отзыва, которые характеризуют традиционные методы сбора данных, такие как интервью и дневники4.
Однако для целей клинических испытаний или других популяционных исследований точность, надежность и целостность данных имеют важное значение. Кроме того, на достоверность собранных данных может также влиять ряд других параметров, таких как применимость к возрастной группе, а также объем памяти и энергоэффективность устройства5. Недавние систематические обзоры лабораторных и полевых исследований с ограниченным числом участников в целом подтвердили применимость коммерческих умных часов для мониторинга активности, частоты сердечных сокращений, судорог и поведения, хотя обзоры также продемонстрировали плохую пригодность для пожилых пользователей, а также ограничения на батарею, память и качество данных 6,7 . Эти ограничения могут быть дополнительно усилены в более крупных популяционных исследованиях в реальных условиях, когда в игру вступают дополнительные параметры, такие как непоследовательное подключение к Интернету, комфорт устройства и неправильное использование умных часов8. В частности, внешний вид и неудобства являются значительными препятствиями дляежедневного ношения датчиков 9, в то время как проблемы, связанные с вопросами конфиденциальности и конфиденциальности, могут повлиять на набор в исследования с участием носимых датчиков10. Что касается применимости коммерческих умных часов и фитнес-трекеров для измерения физической активности в научных исследованиях, недавнее исследование Henriksen et al. показало, что выбор подходящего устройства для конкретного исследования должен основываться не только на имеющихся встроенных датчиках, но и учитывать валидацию и предыдущее использование в исследованиях. внешний вид, время автономной работы, надежность, водонепроницаемость, возможности подключения и удобство использования11.
Для целей настоящего исследования мы представляем протокол для улучшения проблем, возникших в ходе проекта LIFE MEDEA, интервенционного исследования для смягчения воздействия на здоровье пыльных бурь в пустыне12. В исследовании приняли участие две различные группы населения: астматические дети в возрасте 6-11 лет и пожилые пациенты с фибрилляцией предсердий (ФП). Обе группы были оснащены коммерческими умными часами для оценки физической активности (с использованием монитора сердечного ритма, шагомера и акселерометра) и местоположения (с использованием сигналов GPS для определения местоположения людей в помещении «дома» или на открытом воздухе). Участники должны были носить умные часы ежедневно, а данные передавались через беспроводную сеть на централизованно администрируемую платформу сбора данных через приложение для сбора данных для оценки соответствия почти в режиме реального времени. Дополнительные сведения об умных часах и настройке системы приведены в предыдущем исследовании13. В течение первого года реализации проекта возникло несколько технических и реальных проблем, связанных с устройством, которые повлияли на набор персонала, соблюдение участниками режима ежедневного ношения устройства и полноту собранных данных. Некоторые проблемы были связаны с населением, такие как требование школьных администраторов и многих родителей, чтобы дети, носящие умные часы, не имели доступа к стандартным функциям умных часов, таким как игры, интернет-браузер, камера и приложения для записи звука. Другие проблемы носили технический характер, такие как потеря сигнала GPS, особенно в помещениях, и внутренние настройки умных часов, мешающие приложению сбора данных. Подробный обзор выявленных основных проблем, а также краткое описание их последствий и решений представлены в таблице 1.
В этом исследовании мы предлагаем простые, экономичные и готовые решения для повышения соответствия пользователей, качества данных и полноты данных в популяционных исследованиях с использованием носимых датчиков и предоставления соответствующих протоколов. Кроме того, мы демонстрируем улучшения полноты данных от реализации таких протоколов, используя репрезентативные результаты исследования13.
Protocol
Representative Results
Discussion
Носимые датчики являются полезными инструментами, которые позволяют непрерывно и неинвазивно контролировать параметры здоровья и поведение пациентов. Коммерческие умные часы, которые оснащены различными датчиками, представляют собой многообещающую альтернативу традиционным метод…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Авторы благодарны всем участникам и их семьям, а также преподавательскому и административному персоналу участвующих начальных школ Кипра и Греции. Исследование финансировалось европейским проектом LIFE MEDEA (LIFE16 CCA/CY/000041).
Materials
| APK Extractor | Meher | Version 4.21.08 | Application |
| Charger/Adaptor with data cable | Jiangsu Chenyang Electron Co. Ltd | C-P17 | Charger |
| Embrace application | EmbraceTech LTD | Version 1.5.4 | Application |
| LEMFO LF25 Smartwatch | Shenzhen domino Times Technology Co. Ltd | DM368 Plus | Smartwatch |
| Lock App – Smart App Locker | ANUJ TENANI | Version 4.0 | Application |
| Macrodroid-Device Automation | ArloSoft | Version 5.5.2 | Application |
| Xiaomi Redmi 6A | Xiaomi | M1804C3CG | Smartphone |
Riferimenti
- Alami, H., Gagnon, M. P., Fortin, J. P. Digital health and the challenge of health systems transformation. mHealth. 3, 31 (2017).
- Dunn, J., Runge, R., Snyder, M. Wearables and the medical revolution. Personalized Medicine. 15 (5), 429-448 (2018).
- Bietz, M. J., et al. Opportunities and challenges in the use of personal health data for health research. Journal of the American Medical Informatics Association. 23, 42-48 (2016).
- Coughlin, S. S. Recall bias in epidemiologic studies. Journal of Clinical Epidemiology. 43 (1), 87-91 (1990).
- Munos, B., et al. Mobile health: The power of wearables, sensors, and apps to transform clinical trials. Annals of the New York Academy of Sciences. 1375 (1), 3-18 (2016).
- Reeder, B., David, A. Health at hand: A systematic review of smart watch uses for health and wellness. Journal of Biomedical Informatics. 63, 269-276 (2016).
- Trifan, A., Oliveira, M., Oliveira, J. L. Passive sensing of health outcomes through smartphones: Systematic review of current solutions and possible limitations. JMIR mHealth and uHealth. 7 (8), 12649 (2019).
- Rodgers, M. M., Alon, G., Pai, V. M., Conroy, R. S. Wearable technologies for active living and rehabilitation: current research challenges and future opportunities. Journal of Rehabilitation and Assistive Technologies Engineering. 6, 2055668319839607 (2019).
- Huberty, J., Ehlers, D. K., Kurka, J., Ainsworth, B., Buman, M. Feasibility of three wearable sensors for 24 hour monitoring in middle-aged women. BMC Women’s Health. 15, 55 (2015).
- Schall, M. C., Sesek, R. F., Cavuoto, L. A. Barriers to the adoption of wearable sensors in the workplace: A survey of occupational safety and health professionals. Human Factors. 60 (3), 351-362 (2018).
- Henriksen, A., et al. Using fitness trackers and smartwatches to measure physical activity in research: Analysis of consumer wrist-worn wearables. Journal of Medical Internet Research. 20 (3), 9157 (2018).
- Kouis, P., et al. The MEDEA childhood asthma study design for mitigation of desert dust health effects: Implementation of novel methods for assessment of air pollution exposure and lessons learned. BMC Pediatrics. 21, 13 (2021).
- Kouis, P., et al. Use of wearable sensors to assess compliance of asthmatic children in response to lockdown measures for the COVID-19 epidemic. Scientific Reports. 11, 5895 (2021).
- Arigo, D., et al. The history and future of digital health in the field of behavioral medicine. Journal of Behavioral Medicine. 42 (1), 67-83 (2019).
- Fuller, D., et al. Reliability and validity of commercially available wearable devices for measuring steps, energy expenditure, and heart rate: Systematic review. JMIR mHealth and uHealth. 8 (9), 18694 (2020).
- Majumder, S., Mondal, T., Deen, M. J. Wearable sensors for remote health monitoring. Sensors. 17 (1), 130 (2017).
- Beukenhorst, A. L., et al. Engagement and participant experiences with consumer smartwatches for health research: Longitudinal, observational feasibility study. JMIR mHealth and uHealth. 8 (1), 14368 (2020).
- Galarnyk, M., Quer, G., McLaughlin, K., Ariniello, L., Steinhubl, S. R. Usability of a wrist-worn smartwatch in a direct-to-participant randomized pragmatic clinical trial. Digital Biomarkers. 3 (3), 176-184 (2019).
- de Lima, A. L. S., et al. Large-scale wearable sensor deployment in Parkinson’s patients: The Parkinson@ home study protocol. JMIR Research Protocols. 5 (3), 5990 (2016).
- Steinle, S., Reis, S., Sabel, C. E. Quantifying human exposure to air pollution-Moving from static monitoring to spatio-temporally resolved personal exposure assessment. Science of the Total Environment. 443, 184-193 (2013).
- Dias, D., Tchepel, O. Modelling of human exposure to air pollution in the urban environment: a GPS-based approach. Environmental Science and Pollution Research. 21 (5), 3558-3571 (2014).
- Chen, W., Kao, K., Chang, Y., Chang, C. An RSSI-based distributed real-time indoor positioning framework. 2018 IEEE International Conference on Applied System Invention (ICASI). , 1288-1291 (2018).
- Nagah Amr, M., El Attar, H. M., Abd El Azeem, M. H., El Badawy, H. An enhanced indoor positioning technique based on a novel received signal strength indicator distance prediction and correction model. Sensors. 21 (3), 719 (2021).
- Lancioni, G. E., et al. An upgraded smartphone-based program for leisure and communication of people with intellectual and other disabilities. Frontiers in Public Health. 6, 234 (2018).
- Lancioni, G. E., et al. People with intellectual and visual disabilities manage functional occupation via basic technology providing spatial cues and timely repetition of response-related instructions. Advances in Neurodevelopmental Disorders. 6 (1), 11-19 (2022).
- Rao, S. IoT enabled wearable device for COVID safety and emergencies. International Journal of Interactive Mobile Technologies. 3 (3), 146-154 (2021).
- Brunschwiler, T., et al. Internet of the body-Wearable monitoring and coaching. 2019 Global IoT Summit (GIoTS). , 1-6 (2019).
